本篇带来另一个著名的深度学习框架 —— PyTorch
冲~
TensorFlow vs PyTorch
从编程风格上来说，TensorFlow 有点像在写计划书：需要首先定义整个计算图（模型的结构和运算过程），然后再填充数据并执行。这样，虽然 TensorFlow 在某些情况下可以进行更多的优化，但也可能使代码看起来有些冗长。
而 PyTorch 更像是在进行对话，可以动态地构建、修改和执行计算图，这使得代码更易读、更接近 Python 编程的方式。
对于初学者来说，PyTorch 更容易上手，因为它的语法和编程风格更直观。TensorFlow 在 2.0 版本以后引入了 Eager Execution 模式，更接近 PyTorch，因此入门难度也相对降低。
社区生态方面，TensorFlow 有一个庞大的用户社区和丰富的生态系统，从部署到生产环境，适用于各种应用。而PyTorch 在科研领域更受欢迎；
对比表格如下：
特点 | TensorFlow | PyTorch |
|---|---|---|
编程风格 | 静态计算图，较复杂。 | 动态计算图，直观易懂。 |
入门难度 | 初学者可能较难入门。 | 初学者友好，易于上手。 |
生态系统和支持 | 庞大的生态系统，广泛应用。 | 在研究中受欢迎，社区在增长。 |
部署和生产 | 丰富的部署工具，适用于生产环境。 | 提供部署选项，但 TensorFlow 更成熟。 |
计算图 | 静态计算图，有助于优化。 | 动态计算图，更灵活。 |
TensorFlow 有很多著名的应用，比如：Google的 BERT 模型就是使用 TensorFlow 开发的；还包括 ImageNet 图像分类、人脸识别、目标检测、图像分割等视觉类应用，以及语音识别、强化学习 AlphaGo 方面等；PyTorch 以其直观的动态计算图和易用性为标识，在学术界非常受欢迎。
TensorFlow 由 Google 开发，PyTorch 由 Facebook 开发。
上手 PyTorch
首先，安装 PyTorch：可以在 PyTorch 官方网站上找到适用于不同操作系统的安装指南。通常，可以使用 pip 或conda 来安装 PyTorch。
使用pip安装PyTorch：
- 打开终端（命令提示符）。
- 使用以下命令安装PyTorch。根据您的需求和系统选择适当的安装选项：
使用 CPU 版本的 PyTorch（没有 GPU 支持）：
代码语言：javascript复制pip install torch使用 GPU 版本的 PyTorch（需要具备支持 CUDA 的 GPU）：
代码语言：javascript复制pip install torch==1.0.0 torchvision==0.2.1可以根据需求调整版本号；
使用conda安装PyTorch：
- 如果使用 conda 进行环境管理，首先创建一个新的 conda 环境（可选建议）：
conda create -n myenv python=3.8
conda activate myenv- 然后使用 conda 安装PyTorch，选择适合系统的命令。例如，安装 CPU 版本的 PyTorch：
conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
安装 GPU 版本，执行以下命令：
代码语言：javascript复制rCopy code
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.1 -c pytorch安装完成后，可以在 Python 环境中导入 PyTorch 并开始使用它。
代码语言：javascript复制import torch
# 创建一个空的张量
x = torch.Tensor()
# 创建一个包含特定数据的张量
y = torch.tensor([1, 2, 3])
# 张量操作
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])
c = a b # 加法操作
d = a * 2 # 乘法操作
e = a[1] # 索引操作PyTorch 内置了自动求导功能，允许构建和训练深度学习模型；使用 requires_grad=True 来启用梯度跟踪：
代码语言：javascript复制x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
y = x**2
z = y.sum()
z.backward() # 计算梯度
print(x.grad) # 访问梯度构建神经网络：
使用 torch.nn 模块构建：定义模型类，定义前向传播方法，并使用层来构建网络。例如，创建一个简单的全连接神经网络：
图片来源
代码语言：javascript复制import torch.nn as nn
class SimpleNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleNN, self).__init()
self.fc1 = nn.Linear(64, 128)
self.relu = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x还可使用 PyTorch 优化器（如torch.optim）和损失函数来训练模型。
定义数据加载器和训练循环，将输入数据传递给模型并计算损失；然后，通过反向传播更新模型的权重；这是深度学习项目的核心部分~
小结
PyTorch 是一个实践驱动的框架，通过亲自编写和运行代码来学习将更加有效；除了框架学习，加强了解深度学习的基本原理、梯度下降、反向传播等知识，也能助于 PyTorch 的操控。后面有机会再展开介绍~Σ(⊙▽⊙"a
